Inventory number IRN Number of state registration
0323РК00110 AP14869972-KC-23 0122РК00383
Document type Terms of distribution Availability of implementation
Краткие сведения Gratis Number of implementation: 0
Not implemented
Publications
Native publications: 0
International publications: 5 Publications Web of science: 2 Publications Scopus: 2
Patents Amount of funding Code of the program
0 32962154.25 AP14869972
Name of work
Разработка и адаптация методов компьютерного зрения и машинного обучения для решения задач точного земледелия с применением беспилотных летательных систем
Type of work Source of funding Report authors
Applied Мухамедиев Равиль
0
0
2
0
Customer МНВО РК
Information on the executing organization
Short name of the ministry (establishment) МНВО РК
Full name of the service recipient
Некоммерческое акционерное общество "Казахский Национальный Исследовательский технический университет имени К.И. Сатпаева"
Abbreviated name of the service recipient НАО «КазНИТУ им. К.И. Сатпаева»
Abstract

Наборы размеченных изображений разных спектральных диапазонов, полученных с борта БПЛА, для решения комплекса задач точного земледелия (распознавания сорняков различного вида, качества выполнения агротехнических мероприятий, выявления стресса растений) а также модели машинного обучения для их обработки.

Нақты егіншілік міндеттерінің кешенін (әр түрлі арамшөптерді тану, агротехникалық іс-шараларды орындау сапасы, өсімдіктердің күйзелісін анықтау), сондай-ақ оларды өңдеуге арналған машиналық оқыту модельдерін шешуге арналған ҰҰ аппараттарының бортынан алынған әр түрлі спектрлік диапазондардың белгіленген кескіндер жиынтығы.

Разработать и адаптировать методы компьютерного зрения и машинного обучения для решения задач точного земледелия путем обработки данных и изображений, полученных с помощью беспилотных летательных систем.

Ұшқышсыз ұшу жүйелері арқылы алынған мәліметтер мен кескіндерді өңдеу арқылы нақты егіншілік мәселелерін шешу үшін компьютерлік көру және машиналық оқыту әдістерін жасау және бейімдеу.

информационно-аналитический анализ, моделирование, прототипирование компонентов программно-аппаратной системы

ақпараттық-аналитикалық талдау, модельдеу, аппараттық және бағдарламалық жүйе құрамдас бөліктерінің прототипін жасау

Разработан прототип и отдельные элементы многофункциональной программно-аппаратной системы по сбору и предобработке изображений и данных с целью решения задач точного земледелия. Созданы четыре опытных участка площадью 135 м2 каждый, в сумме участки составляют 540 м2. На участках посажена сахарная свекла и моделируются следующие негативные факторы: - Первый участок реализует собой дефицит удобрений в почве; - Второй участок реализует отсутствие обработки от сорняков; - Третий участок реализует дефицит влаги (полива); - Четвертый участок содержит все три упомянутых негативных фактора. размечены более 400 фотографий соевого поля на двух этапах роста: • первый этап роста 24 дня с посадки семян, размечено 300 фотографий. • второй этап роста 45 дней с посадки семян, размечено 150 фотографий. Разработаны методы предварительной обработки данных, идентификации и картирования засоления почвы слоя 0–30 см на орошаемой пашне с помощью мультиспектральных снимков, полученных с борта БПЛА

Ауыл шаруашылығының нақты мәселелерін шешу үшін кескіндер мен деректерді жинауға және алдын ала өңдеуге арналған көп функционалды бағдарламалық-аппараттық жүйенің прототипі мен жеке элементтері әзірленді. Әрқайсысының ауданы 135 м2, жалпы ауданы 540 м2 болатын төрт тәжірибелік учаске құрылды. Учаскелерге қант қызылшасы егіліп, келесі жағымсыз факторлар үлгіленеді: - бірінші учаске топырақтағы тыңайтқыштардың тапшылығын білдіреді; - Екінші бөлім арамшөптермен күресудің болмауын жүзеге асырады; - Үшінші аймақ ылғал тапшылығынан зардап шегеді (суару); – Төртінші салада аталған үш жағымсыз фактор да бар. Өсудің екі сатысындағы соя алқабының 400-ден астам фотосуреттері белгіленген: • өсудің бірінші кезеңі тұқым отырғызудан 24 күн, 300 фотосуретпен белгіленген. • өсудің екінші кезеңі тұқым отырғызудан 45 күн, 150 фотосуретпен белгіленген. ҰАО-дан алынған мультиспектрлік суреттерді пайдалана отырып, суармалы егістік алқаптарындағы 0–30 см қабаттағы топырақтың тұздылығын алдын ала өңдеу, анықтау және картаға түсіру әдістері әзірленді.

Потенциальная прибыль от применения сочетания технологий точного земледелия и IUAVT составляет 324 миллиона долларов в год или более половины общего экономического эффекта в экономике Казахстана, связанного с применением БПЛА.

Нақты ауылшаруашылық технологиялары мен IUAVT комбинациясынан түсетін әлеуетті пайда жылына 324 миллион долларды құрайды немесе Қазақстан экономикасындағы ҰАО қолданумен байланысты жалпы экономикалық тиімділіктің жартысынан астамын құрайды.

В условиях Казахстана IUAVT для точного земледелия является не только методом повышения продуктивности сельскохозяйственного производства, но также одним из способов диверсификации экономики и увеличения доли высокоэффективного сельскохозяйственного производства в ВВП страны примерно на 4%.

Қазақстан жағдайында дәл егіншілікке арналған IUAVT ауылшаруашылық өндірісінің өнімділігін арттыру әдісі ғана емес, сонымен қатар экономиканы әртараптандыру және елдің ЖІӨ-дегі жоғары тиімді ауыл шаруашылығы өндірісінің үлесін шамамен 4%-ға арттыру жолдарының бірі болып табылады.

Фермерские хозяйства

Шаруа қожалықтары

UDC indices
004.4, 004.8, 004.6
International classifier codes
28.23.27;
Key words in Russian
Компьютерное зрение; машинное обучение; беспилотный летательный аппарат; мониторинг; технологии интеллектуальных беспилотных летательных аппаратов; точное земледелие;
Key words in Kazakh
компьютерлік көру; машиналық оқыту; ұшқышсыз ұшатын аппарат; бақылау; интеллектуалды ұшқышсыз ұшу аппараттарының технологиялары; нақты егін шаруашылығы;
Head of the organization Шокпаров Алибек Кандидат педагогических наук / -
Head of work Мухамедиев Равиль Доктор инж. наук / Professor